Amaris Consulting es una firma independiente de asesoría tecnológica que ofrece servicios de orientación y soluciones para las empresas.
Reúne a más de 7.500 personas distribuidas en 5 continentes y más de 60 países. Con más de 1.000 clientes en todo el mundo, hemos implementado soluciones en proyectos importantes durante más de una década.
Nuestros especialistas cubren sectores que abarcan desde servicios financieros y transporte hasta atención sanitaria y tecnología.
Amaris es su ‘stepping stone’ para atravesar ríos de cambio, afrontar retos y realizar todos sus proyectos con éxito.
Job description
Lleva tu carrera al siguiente nivel con Amaris Consulting como Senior Data Engineer - Madrid Forma parte de un equipo internacional, prospera en un grupo global con una facturación de 800M€ y más de 1.000 clientes en todo el mundo, y un entorno ágil mediante. El candidato ideal debe poseer una sólida experiencia en .NET para el desarrollo backend, así como conocimiento de Vue.js, Angular o React para el desarrollo frontend. También es fundamental tener experiencia en Git, trabajar en entornos ágiles como Scrum o Agile, implementar arquitecturas de microservicios y interactuar con APIs. Únete a Amaris Consulting, donde podrás desarrollar tu potencial y marcar la diferencia dentro de la empresa.
¿QUÉ NECESITARÍAS?
5 años de experiencia como Data Engineer
Experiencia en arquitectura de datos y procesamiento ETL.
Conocimientos avanzados en Google Cloud (GCP), BigQuery y Qlik Sense .
Experiencia en modelado de datos, almacenamiento y procesamiento distribuido .
Habilidades para interactuar con usuarios y entender necesidades del negocio.
Nivel alto de español e inglés (francés es un plus).
¿QUÉ VAS A HACER?
Diseñar y construir arquitecturas de datos sólidas y escalables.
Desarrollo de prototipos para validar soluciones de datos.
Implementar y optimizar procesos ETL desde su estructura base.
Ingesta, transformación y almacenamiento de datos, asegurando calidad y rendimiento.
Identificación y definición de casos de uso para la explotación de datos.
Colaborar en el desarrollo interno de soluciones de ingeniería de datos.
Gestionar el ciclo completo de proyectos End-to-End, desde reuniones con usuarios hasta la presentación final de resultados.